遺伝的アルゴリズムによる制約充足問題の解法
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概要
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近年、山登り法やニューラルネットワークによって、大規模な制約充足問題を実用的な時間内に解くための研究が盛んに行われている。しかしこれらの研究は,局所最適解からの脱出方法について検討したものであり、積極的に大域的探索を行う方法はあまり見あたらない。そこで本論文では,大域的探索戦略を有する遺伝的アルゴリズム(CA)と制約違反最少化戦略による山登り法(MCHC)をハイブリッド化した探索法を提案する。本手法は、GAの集団中で制約違反数が最少の個体を初期値としてMCHCにより局所的に探索するものである。本手法が制約密度の小さいCSPに対して従来手法より探索成功率が高いことを詳細な実験で示す。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-09-12
著者
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